自动选取阈值方法比较研究
操作系统的安全策略基本配置原则(正式)
编订：__________________ 单位：__________________ 时间：__________________ 操作系统的安全策略基本配置原则(正式) Standardize The Management Mechanism To Make The Personnel In The Organization Operate According To The Established Standards And Reach The Expected Level. Word格式 / 完整 / 可编辑
文件编号：KG-AO-8263-70 操作系统的安全策略基本配置原则 (正式) 使用备注：本文档可用在日常工作场景，通过对管理机制、管理原则、管理方法以及管理机构进行设置固定的规范，从而使得组织内人员按照既定标准、规范的要求进行操作，使日常工作或活动达到预期的水平。下载后就可自由编辑。 安全配置方案中级篇主要介绍操作系统的安全策略配置,包括十条基本配置原则: (1)操作系统安全策略,(2)关闭不必要的服务 (3)关闭不必要的端口, (4)开启审核策略(5)开启密码策略, (6)开启帐户策略,(7)备份敏感文件,(8)不显示上次登陆名,(9)禁止建立空连接(10)下载最新的补丁 1 操作系统安全策略 利用Windows 2000的安全配置工具来配置安全策略,微软提供了一套的基于管理控制台的安全配置和分析工具,可以配置服务器的安全策略.在管理工具中可以找到"本地安全策略".可以配置四类安全策略:帐户策略,本地策略,公钥策略和IP安全策略.在默认
的情况下,这些策略都是没有开启的. 2 关闭不必要的服务 Windows 2000的Terminal Services(终端服务)和IIS(Internet 信息服务)等都可能给系统带来安全漏洞.为了能够在远程方便的管理服务器,很多机器的终端服务都是开着的,如果开了,要确认已经正确的配置了终端服务. 有些恶意的程序也能以服务方式悄悄的运行服务器上的终端服务.要留意服务器上开启的所有服务并每天检查.Windows2000可禁用的服务服务名说明Computer Browser维护网络上计算机的最新列表以及提供这个列表Task scheduler允许程序在指定时间运行Routing and Remote Access在局域网以及广域网环境中为企业提供路由服务Removable storage管理可移动媒体,驱动程序和库Remote Registry Service允许远程注册表操作Print Spooler将文件加载到内存中以便以后打印.要用打印机的用户不能禁用这项服务IPSEC Policy Agent管
图像分割阈值选取技术综述
图像分割阈值选取技术综述 中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词 图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1．引言 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交地区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显地不同[37]．简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割；在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等；在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割；在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2．阈值分割地基本概念 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是：通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类．常用地特征包括：直接来自原始图像地灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到地特征．设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为 若取：b0=0<黑）,b1=1<白）,即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像）<阈值分割后地二值化图像） 一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值；N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性．根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即 点相关地全局阈值T＝T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T＝T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T＝T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-
Alpha 策略因子的选择与评价
Alpha策略因子的选择与评价 2015-07-28 本文是量化对冲Alpha策略系列报告的第一篇，主要概述了Alpha策略的整体思路，介绍了Alpha策略因子的分类方法、筛选和评价的一般方法和步骤，同时还较为详细地说明了因子的组合方法以及基于因子库的量化选股的一般方法和步骤。 1.量化对冲Alpha策略简介 1.1 Alpha的含义 根据拓展的CAPM模型，我们知道，证券s的实际收益率满足： 其中，Rs为现货组合的预期收益率，rf为无风险利率，Rm为市场指数的预期收益，?s为误差项，α衡量了非系统性风险，βs衡量了系统性风险。投资者在市场交易中同时面临着系统性风险和非系统性风险，阿尔法策略通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益。 1.2 Alpha策略的基本思想 Alpha策略是典型的对冲策略，通过构建相对价值策略来超越指数，然后通过指数期货或期权等风险管理工具来对冲系统性风险。Alpha策略可以看成中性策略的一种，但是Alpha策略的约束更小，其Alpha来源可能是行业的、风格的或者其他的。Alpha策略注重选股，属于主动投资，相比之下，Beta策略注重对投资时机的选择，属于被动投资。股票的Alpha是它超过或低于通过CAPM模型预测的可能期望收益的部分，若股票定价公平，则其Alpha为0。 1.3 Alpha策略的分类 在实际中经常使用的Alpha策略主要有：多因子、风格轮动、行业轮动、资金流、动量反转等。 多因子是应用最为广泛的一种策略，该策略选择一系列因子搭建模型。通过这些因子筛选股票，满足则买入，不满足则卖出。多因子的最大优势在于，在不同的市场和行情下，因子库中总有一些因子能够发挥作用。 风格轮动是指利用市场的风格特征进行投资。市场有时会偏好小盘股，有时偏好大盘股。通过观察某些指标来
根据阈值的图像分割方法
课程结业论文 课题名称基于阈值的图像分割方法姓名湛宇峥 学号1412202-24 学院信息与电子工程学院专业电子信息工程 指导教师崔治副教授
2017年6月12日 湖南城市学院课程结业论文诚信声明 本人郑重声明：所呈交的课程结业论文，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担
目录 摘要 (1) 关键词 (1) ABSTRACT (2) KEY WORDS (2) 引言 (3) 1基于点的全局阈值选取方法 (4) 1.1最大类间交叉熵法 (5) 1.2迭代法 (6) 2基于区域的全局阈值选取方法 (7)
2.1简单统计法 (8) 2.3 直方图变化法 (9) 3局部阈值法和多阈值法 (10) 3.1水线阈值算法 (11) 3.2变化阈值法 (12) 4仿真实验 结论 (12) 参考文献 (13) 附录
基于阈值的图像分割方法 摘要：图像分割多年来一直受到人们的高度重视，至今这项技术也是趋于成熟，图像分割方法类别也是不胜枚举，近年来每年都有上百篇有关研究报道发表。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键环节，是指把图像分成各具特性的区域并提取出有用的目标的技术和过程。在日常生活中，人们对图片的要求也是有所提高，在对图像的应用中，人们经常仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分就对应图像中的特定的区域，为了辨识和分析目标部分，就需要将这些有关部分分离提取出来，因此就要应用到图像分割技术。 关键词：图像分割；阈值；matlab
2004,小波降噪阈值选取的研究_余晃晶
小波降噪阈值选取的研究 余晃晶 (三明学院,福建 三明365004) 摘 要:小波分析用于信号降噪的过程中,核心的算法就是在小波系数上作用阈值,因为阈值的选取直接影响降噪的质量.笔者就阈值的选取做了一些理论分析并在MATLAB 环境下进行仿真研究,得出应用小波降噪过程中阈值选取的一些实际结论. 关键词:小波变换;阈值;降噪 中图分类号:TP301.6 文献标识码:A 文章编号:1008-293X (2004)09-0034-05 实际采集的信号中常含有噪声,只有作降噪处理才能有效地表现原信号中有用的信息.信号降噪方法有时域和频域两种方法,但是归根到底是利用噪声和信号在频域上分布的不同进行的:信号主要分布在低频区域,而噪声主要分布在高频区域,但同时信号的高频区域也存在被检测对象的某些重要特征.传统的Fourier 分析方法可将信号的高频成分滤除,虽然也能够达到降低噪声的效果,但却影响了信号的某些重要特征.如何构造一种既能够降低信号噪声,又能够保持信号某些重要特征的降噪方法是此项研究的目标,而这在小波变换这种强有力的信号分析工具出现以后已经成为可能.由于小波变换同时具有时域和频域上的局部性特性,优于傅立叶变换,所以它一出现,就很快被普遍应用于信号处理中.本文就小波分析用于信号降噪的过程中阈值的选取做一些理论分析,并在MATL AB 环境下做了仿真研究,得出应用小波降噪过程中阈值选取的一些实际结论. 1 小波变换用于降噪的基本原理 1988年,文献〔1〕提出了多分辨分析的概念,并给出了小波分解与重构的快速算法,即Mallat 算法.根据这一算法,若f k 为信号f (t )的离散采样数据,f k =c 0,k ,则信号f (t )的正交小波变换分解公式为 c j ,k =∑n c j -1,n h n -2k ; d j ,k =∑d j -1,n g n -2k .(k =0,1,2,…n -1)(1) 式中:c j ,k 为尺度系数;d j ,k 为小波系数;h ,g 为一对正交镜像滤波器组(QMF );j 为分解层数;N 为离散采样点数.小波重构过程是分解过程的逆运算,相应的重构公式为 c j -1,n =∑n c j ,n h k -2n +∑n d j ,n g k -2n (2) 小波的多分辨分析特性可将信号在不同尺度下进行多分辨率的分解,并将交织在一起的各种不同频率组成的混合信号分解成不同频段的子信号,因而对信号具有按频带处理的能力. 对于一个含噪声的一维信号的基本模型通常表示成如下的形式: s (n )=f (n )+σe (n ) (n =0,1,2,…n -1)(3) 式中:f (n )为原始信号;e (n )为噪声信号;s (n )为含噪声信号;σ为噪声强度.在最简单的情况下可以假设e (n )为高斯白噪声,且σ=1.小波变换的目的就是要抑制e (n )以恢复f (n ).在f (n )的分解系数比较稀疏(非零项很少)的情况下,这种方法的效率很高.为了从含噪信号s (n )中还原出真实信号f (n ),可以利用信号和噪声在小波变换下的不同特性,通过对小波分解系数进行处理来达到信号和噪声分离的目的.在实际工程应用中,有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号,而噪声信号则通常表现为高第24卷第9期2004年9月 绍 兴 文 理 学 院 学 报JOUR NAL OF SHAOXING UNIVERSITY Vol .24No .9Sep .2004 收稿日期:2004-07-06 作者简介:余晃晶(1965-),男,福建连江人,讲师.研究方向:单片机和信号处理等. DOI :10.16169/j .issn .1008-293x .s .2004.09.009
阈值的自动选取
图像分割中阈值的自动选取的研究及其算法实现 图像分割是图像处理这门学科中的基础难题，基于阈值的分割则又是图像分割的最基本的难题之一，其难点在于阈值的选取。事实证明，阈值的选择的恰当与否对分割的效果起着决定性的作用。由于阈值选取对图像分割的基础性，本文主要在【1】、【2】、【3】、【4】等的基础上，对一些当前流行的阈值选取算法做了探讨、实现和比较。多阈值分割虽然能进一步提高图像分割的质量，但由于它只是分割技巧的处理问题，而与单阈值分割并无本质的区别。因此本文并不对多阈值分割进行讨论，而只考虑单阈值分割的情形。 1．双峰法 双峰法的原理及其简单：它认为图像由前景和背景组成，在灰度直方图上，前后二景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在。根据这一原理，我们给出了它的实现，部分代码如下（Pascal语言描述，以下同）：//intPeak、intPeak2、intValley：峰值和直方图值 //intIndx:：相应的灰度值 intPeak,intIndx,intPeak2,intIndx2,intValley,intValleyIndx:integer ; //初始双峰值 intPeak:=0; intPeak2:=0; //取得第一峰值 for intLoop:=0 to 255 do if intPeak<=intGrayLevel[intLoop] then begin intPeak:=intGrayLevel[intLoop]; intIndx:=intLoop; end; //取得第二峰值
for intLoop:=0 to 255 do Begin if (intPeak2<=intGrayLevel[intLoop]) and (intLoop<>intIndx) then begin intPeak2:=intGrayLevel[intLoop]; intIndx2:=intLoop; end end; //取得双峰之间的谷值 intValley:=intSize; if intIndx2
阈值选择的实证分析
阈值的选择 摘要：在选择特定的小波基函数的同时，通过进行阈值的最优选择，从而进行原始信号同去噪信号的对比，以及不同阈值选择后的信号的比较得到最优的阈值选择。本文采用硬阈值与软阈值作为研究对象，通过比对两种阈值处理过后的信号平滑性以及稳定性等指标得到针对特定信号源的最佳阈值选择。 关键词：小波基函数、硬阈值、软阈值 1引言 阈值又称为阈强度，它主要是指释放一个行为反应所需要的最低刺激强度。在对于股指指数的分析中，由于对股指及进行去噪分析中存在运用硬阈值或软阈值两种方法，为探究两种方法所得到的去噪结果的差异与联系，通过运用Matlab 软件的小波分析，对上证综指进行选定小波函数的去噪分析，在去噪分析的过程中通过选定硬阈值与软阈值的方式进行比较，从而得出最佳结果。 2文献综述 在吕瑞兰等的文章《采用不同小波母函数的阈值去噪方法性能分析》中指出，各类数据的分析技术中，数据存在不易消除的噪声，从而影响了系统的分辨率以及稳定性，更为严重的是噪声一旦超出正常信号承受范围将导致正常信号被完全淹没，从而需要找到一个合理有效的方式进行噪声的去除。在他们的分析过程中，通过以理想原始光谱的信号作为基准，并且以去除噪声后的信号作为比对指标，从用三种小波族系以及四种阈值的选取方法对原始信号进行去噪的处理，从而得到光滑的曲线作为了理想的光谱数据，在此基础上采用Daubechies9以及Symlet7、11、14、15的小波族，阈值则选择了Rigrsure和“Sln”的重调方法得到了最优的去噪性能。 通过参考魏宝萍、李白萍《最优小波基的选取原则》一文，由于小波基对应的滤波器的性质对图象编码的影响更大,从而使得小波基的选择在小波变换图像压缩编码中就显得特别重要,直接影响到最终的压缩效果。因此,选择一个合适的小波基就显得很重要。通过比对小波基的正交性、衰减性、对称性、正则性来进
基于分形维数的阈值选取方法
收稿日期:2005-05-31 作者简介:李庆峰(1980-),男,山东烟台人,硕士研究生,主要研究方向:图像处理、模式识别、机器视觉; 付忠良(1967-),男,重庆合川人,研究员,博士生导师,主要研究方向:高速图像处理、模式识别、工业机器视觉; 粟伟(1980-),男,四川成都人,硕士研究生,主要研究方向:信息安全、RF I D 安全与隐私保护. 文章编号:1001-9081(2005)11-2598-02 基于分形维数的阈值选取方法 李庆峰,付忠良,粟 伟 (中国科学院成都计算机应用研究所,四川成都610041) (lqf mailbox@https://www.360docs.net/doc/6113461540.html, ) 摘 要:普通的阈值选取方法只注重图像的灰度信息,而很少考虑图像的空间信息。分形维数能很好地反映一幅图像的空间信息,在图像的处理与分析中得到了很好的应用。提出了一种基于分形维数的图像阈值选取方法,实验证明对于灰度图像的阈值选取具有很好的实用效果。 关键词:分形;阈值;分维数;盒维数中图分类号:TP391.41 文献标识码:A I mage threshold selecti on ba sed on fract a l d i m en si on L IQ ing 2feng,F U Zhong 2liang,S U W ei (Institute of Co m puter A pplications ,Chinese A cade m y of Sciences ,Chengdu S ichuan 610041,China ) Abstract:The common methods of threshold selecti on only use the gray inf or mati on of i m ages,notmaking good use of the s pace inf or mati on .Fractal di m ensi on is a good index of s pace inf or mati on of i m ages,widely used in digital i m age p r ocessing and analysis .A method of threshold selecti on based on fractal di m ensi on was p r oposed .Experi m ents show that it is effective t o the threshold selecti on . Key words:fractal;threshold;fractal di m ensi on;box 2counting di m ensi on 分形理论在数字图像处理中的应用,如基于分形理论的图像压缩方法与应用取得了不少成果[1～2] 。阈值选取方 法 [3～5] 可以分为基于点的全局阈值方法,基于区域的全局阈 值方法、局部阈值方法和多阈值方法,如p 2分位数法、类间方差阈值分割法、二维最大熵分割法、模糊阈值分割法、共生矩阵分割法、区域生长法等。这些方法大部分是以图像的灰度 统计信息为研究对象来进行阈值的选取。本文提出了一种利用分形维数求阈值的新方法,它利用目标对象的分维特征作为阈值选取的依据,而不只是从灰度统计信息出发考虑,因而具有很好的实用效果。 1 分形理论及图像盒维数的计算 大自然中的很多形状很不规则,甚至是支离破碎的,如天空中的云彩、地面上的海岸线、树皮等。为了研究这些大自然的几何学,就诞生了一门新的数学分支———分形几何学。 分形目前还没有明确的定义,一般称具有以下典型性质的集合F 为分形: 1)F 具有精细的结构,即具有任意小的比例细节;2)F 是如此的不规则以致于它的整体和局部都不能用 传统的几何语言来描述; 3)F 通常有某种自相似的形式,可能是近似的或是统计的; 4)一般地,F 的“分形维数” (以某种方式定义)大于它的拓扑维数; 5)在大多数令人感兴趣的情况下,F 以非常简单的方法 定义,可能由迭代产生。 曼德勃罗指出分形具有三个要素:形状、随机和维数。其中的维数是分维数,它不同于规则图形的整数维数。分维是 通过变换尺度得到的非规则图形的维数,它可以是分数。分维是几何图形的一个重要特征量,反映了图形的形状特征。 分形维数的定义很多,其中以豪斯道夫维数最为古老也最为重要。豪斯道夫维数具有对任何集合都可以定义的优点,由于它建立在相对容易处理的测度概念的基础上,因此,要理解分形的数学原理,豪斯道夫维数便是必要的,它也具有很强的应用普适性和方便性。但是,它在很多情况下用计算的方法很难计算或估计它的值。为了便于实际应用又提出了一种适合于数学计算及经验估计的计盒维数(也称盒维数)。 盒维数的定义: 设集F 目录 摘要 ................................................................. III Abstract............................................................... IV 第一章绪论. (1) 1.1 图像与数字图像 (1) 1.2 数字图像处理技术内容与发展现状 (2) 1.3 灰度图像二值化原理及意义 (4) 第二章软件工具——MATLAB (6) 2.1 MATLAB概述 (6) 2.2 MATLAB的工作环境 (6) 2.3 MATLAB图像处理工具箱 (8) 2.4 工具箱实现的常用功能 (9) 第三章图像二值化方法 (11) 3.1 课题研究对象 (11) 3.2 二值化方法研究动态 (13) 3.3 全局阈值法 (18) 3.4 局部阈值法 (18) 第四章 Otsu方法和Bernsen方法 (20) 4.1 Otsu算法分析 (20) 4.2 Otsu方法流程图 (22) 4.3 Bernsen算法分析 (23) 4.4 Bernsen方法流程图 (23) 第五章 Otsu方法和Bernsen方法实验比较 (25) 5.1 Otsu方法实验结果分析 (25) 5.2 Bernsen方法结果分析 (27) 5.3 0tsu方法和Bernsen方法实验结果比较 (28) 5.4 结论 (29) 结束语 (31) 参考文献 (32) 致谢 (33) 附录：源代码 (34) 摘要 在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。课题重点实现了图像分割技术中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理，二值化，Matlab，Otsu算法，Bernsen算法 ________________________________________________ 作者简介：李晓黎(1979- ) 女 硕士研究生，研究领域：网上数据挖掘。 Web 文本分类中的几种阈值策略分析与比较 李子久 摘 要 本文主要针对中文网页,分析比较了文本分类中的关于类别阈值的几种策略,分别是: 位置截尾法（RCut ）、比例截尾法（PCut ）、最优截尾法（SCut ）以及改进型截尾法（RTCut ）,主要实验结果有: RTCut 的效果最佳；PCut 具有一定的复杂度，不适合在线文本处理；SCut 具有一定的不稳定性；而Rcut 性能最差, 并且使用英文文本和中文文本评测这几种阈值策略的结果是一致的。 关键词 文本分类 阈值 分类算法 特征选取 中图分类号 TP18 文献标识码 A 1. 引言 随着web 信息量的激增，人们需要自动的文本分类技术来实现对web 信息资源的规划及利用。目前，文本分类是信息检索和数据挖掘领域的热门话题，它通过训练一定的文本集合得到类别与未知文本的映射规则，即计算出文本与类别的相关度，再采取一定的阈值策略决定文本的类别归属。不同的分类算法以及阈值策略都会对分类的结果产生一定的影响。但是，目前文本分类的研究热点主要集中在KNN 、贝叶斯、支持向量机等分类算法上，人们往往忽视了分类中阈值策略的重要性。阈值的确定是文本分类中的一个重要的步骤，文献[1]提出了4种阈值策略：位置截尾法（RCut ）、比例截尾法（PCut ）、最优截尾法（SCut ）以及改进型截尾法（RTCut ），并且针对英文文本比较了上述四种阈值策略的优劣。实验结果表明：RTCut 的效果最佳；PCut 具有一定的复杂度，不适合在线文本处理；SCut 具有一定的不稳定性；而Rcut 性能最差。 与英文网页不同的是，中文网页使用汉字，词与词之间没有间隔，不像英语单词之间存在空格符，所以需要在文本分类之前对中文文本进行切词处理，并且切词的准确与否将很大程度的影响分类的效果。所以，本文采用了一个中文网页数据集，对RTCut 、RCut 、PCut 、SCut 这四种阈值策略在中文网页上的性能进行评测。 2. 阈值策略 首先介绍一下文本分类中常用的阈值策略，然后依据分类器的性能，讨论一下各个策略的优劣。 2.1位置截尾法（RCut ） RCut 方法将文本与每个类别的相似度排序，然后将文本指定给前t 个类别。参数t 即可以由用户指定，也可以通过预定初始值，然后给出测试文本，使用分类器进行分类，再根据分类的准确程度调整初始值。这种策略考虑到了分类器全局的性能，当t=1时，多用这种 方法来将文本指定到单一类别当中[2] 。 2.2比例截尾法（PCut ） PCut 通过将所有测试文本与某一类别的相似度按照由高到低的顺序排序，然后将前kj 个 文本确定为该类别，这里 m x c P k j j ??=)( （1） 本技术提供了一种期权空头策略的平仓阈值的计算方法、系统及介质，包括：数据处理步骤：从金融数据网站，获取50ETF期权合约列表数据，每份50ETF期权合约的分钟级行情数据，以及上证50指数的分钟级行情数据，并进行数据处理，获得处理后的期权数据；策略运行步骤：根据获得的后的期权数据，通过运行策略判断是否开仓：若是，则进入组合跟踪步骤；否则，则当前交易日没有交易，进入下一个交易日，返回数据处理步骤继续执行；组合跟踪步骤：实时跟踪期权组合的Delta值，在符合预设条件时平仓。本技术通过样本内，样本外的滚动回测，解决Delta波动分布不均匀的情况；本技术通过计算Delta的标准差，解决原本的阈值失效的问题。 权利要求书 1.一种期权空头策略的平仓阈值的计算方法，其特征在于，包括： 数据处理步骤：从金融数据网站，获取50ETF期权合约列表数据，每份50ETF期权合约的分钟级行情数据，以及上证50指数的分钟级行情数据，并进行数据处理，获得处理后的期权数据； 策略运行步骤：根据获得的后的期权数据，通过运行策略判断是否开仓：若是，则进入组合跟踪步骤；否则，则当前交易日没有交易，进入下一个交易日，返回数据处理步骤继续执行； 组合跟踪步骤：实时跟踪期权组合的Delta值，在符合预设条件时平仓。 2.根据权利要求1所述的期权空头策略的平仓阈值的计算方法，其特征在于，所述数据处理包括：数据清洗、数据规整及数据聚合； 数据清洗指：处理缺失值，转换时间戳的格式；所述处理缺失值包括：补全缺失值、过滤缺失值； 数据规整：将数据进行分层索引，联合多个数据集； 数据聚合：将数据按分钟分组，通过函数进行聚合。 3.根据权利要求1所述的期权空头策略的平仓阈值的计算方法，其特征在于，所述策略运行步骤： 所述通过运行策略判断是否开仓包括： 每个交易日开始，判断是否有持仓： 若没有持仓，选择具有相同执行价格与期限的一个欧式平值看涨期权和一个欧式平值看跌期权，计算期权组合的Delta值和Vega/Theta的值，将期权组合的Delta值和Vega/Theta的值与预设的开仓阈值比较，若超过开仓阈值，则选择开仓，进入组合跟踪步骤继续执行； 若有持仓，则进入组合跟踪步骤继续执行。 4.根据权利要求1所述的期权空头策略的平仓阈值的计算方法，其特征在于，所述组合跟踪步骤包括： 期权平仓步骤：在收盘时，若当前期权组合中的期权不再是平值期权，则平仓；否侧，则进入下一个交易日，返回数据处理步骤继续执行； 行权日平仓步骤：当所持有的跨式组合到行权日时，在收盘时平仓；否侧，则进入下一个交易日，返回数据处理步骤继续执行； 亏损平仓步骤：当亏损到预设亏损阈值时，则平仓；否侧，则进入下一个交易日，返回数据处理步骤继续执行； Delta值平仓步骤：当期权组合的Delta值超预设平仓阈值时，则平仓；否侧，则进入下一个 一种改进的阈值选取方法在网络监控中的应用 1 网络监控概述 1.1 网络监控的意义 网络监控是网络管理的重要内容，目的是监控计算机网络中各种设备和设施的工作参数、工作状态信息。通过收集网络运行时的实时参数，准确掌握网络运行状态，发现和定位网络故障，为管理员尽早介入故障处理赢得时间，增强网络的可靠性，减少网络故障的发生，实现对计算机网络的管理。 1.2 网络监控的原理 网络监控的基础是信息采集。采集的方法主要分为专用设备法，镜像采集法和SNMP协议采集法。由于SNMP协议已成为事实上的工业标准，具有简单和容易实现等特点，所以SNMP协议采集法应用广泛。SNMP协议用于在Manager 和Agent之间传递信息。Manager从Agent获取管理信息或向Agent发送命令；Agent则通过SNMP协议主动报告紧急信息。 采集的原始数据经过处理，得到反映网络运行状态的信息或相关监控指标，并据此判断网络运行状况。如果监控指标值超过预先设定的阈值，则产生告警信息，提示管理员进行处理。阈值的选取通常是管理员根据经验确定一个固定的值。本文提出一种改进的阈值选取方法，即可变阈值选取法，可以更有效地用于网络监控。 2 阈值选取方法分析 2.1 固定阈值法 传统的阈值选取方法是管理员根据经验确定一个适当的阈值，这个值在网管系统运行期间固定不变。设定的阈值过高，起不到应有作用，过低则频繁产生误报。这种方法很简单，只要将监测指标值和一个固定阈值的大小进行对比，就能得出判断结果，确定是否报警。 2.2 改进的可变阈值选取法 传统的固定阈值法虽然简单，但不能准确并有效地监测网络，需要一种改进方法，即可变阈值选取法。可变阈值选取法是以网络监测指标平均值为基准，通过公式计算，得出网络监控指标的可变阈值。可变阈值计算公式为：f=b+2d （式2-1） f——阈值 b——均值 d——标准差 其中，均值是每天相同时间某网络监测指标的算术平均值，标准差的计算公式为： d=■ （式2-2） n——采集天数 ei——第i天监测指标值 根据以上公式进行实验测试，数据采集周期为1个月，采集对象为某铁路信息技术所传输生产数据的路由器，采集监测其接口利用率。经过统计计算，获得接口利用率均值和可变阈值，如表1所示。 根据上表中的数据和监测到的一次网络异常情况，画出相应的接口利用率曲线图，如图1所示。图像二值化中阈值选取方法研究
Web文本分类中的几种阈值策略分析与比较
期权空头策略的平仓阈值的计算方法、系统及介质与制作流程
一种改进的阈值选取方法在网络监控中的应用